딥러닝 = 선형 변환+비선형 변환
1차 선형 방정식 + 활성화 함수가 만들어내는 강력한 모델링 파워
� 딥러닝의 본질을 다시 묻다
딥러닝은 데이터를 학습하고 패턴을 찾아내는 놀라운 기술입니다. 그러나 그 기본 메커니즘을 들여다보면, 의외로 단순한 구조로 이루어져 있습니다.
바로, 선형 변환(linear transformation)과 비선형 변환(nonlinear activation) 의 반복적인 조합입니다.
⚙️ 선형 변환: 계산의 단순화
딥러닝은 입력 벡터에 가중치(weight)를 곱하고 편향(bias)를 더하는 1차 선형 방정식부터 시작합니다.
z=Wx+b
이 과정은 계산이 빠르고, 최적화가 쉬운 특징을 가집니다. 하지만, 이 선형 변환만으로는 복잡한 현실
세계를 충분히 설명할 수 없습니다. 선형 변환만 계속하면, 결국 하나의 거대한 선형 변환에 불과합니다.
� 비선형 변환: 복잡성을 추가하다
현실 세계는 단순한 직선적 관계를 넘어서, 복잡하고 비선형적인 패턴으로 가득 차 있습니다. 이를 모델링하기 위해 딥러닝은 활성화 함수(activation function) 를 적용합니다.
a=ϕ(z)
활성화 함수는 모델이 직선적 한계를 넘어 다양한 곡선과 경계를 학습할 수 있게 합니다. 대표적인 활성화
함수로는 Sigmoid, Tanh, ReLU 등이 있습니다.
�️ 딥러닝 전체 구조: 선형과 비선형의 하모니
딥러닝 모델은 다음과 같은 흐름을 따릅니다:
1. 입력(Input)을 받아들이고
2. 선형 변환(Linear Transformation)을 수행한 뒤
3. 비선형 변환(Activation Function)을 적용
4. 이 과정을 여러 층(Layer)을 통해 반복
5. 출력(Output)과 정답을 비교하여 오차(Loss)를 계산
6. 오차를 역전파(Backpropagation)하여 가중치를 수정
7. 최적화(Optimization)를 통해 모델을 점진적으로 개선
� 한 문장으로 요약하면
딥러닝은 선형 변환으로 계산을 단순화하고, 비선형 변환으로 복잡성을 추가하여, 현실 세계를 더 정밀하게 모델링하는 시스템입니다.
� 결론
딥러닝의 핵심은 복잡한 것처럼 보이지만, 사실은 선형성과 비선형성이라는 두 개념의 조화에 기반하고 있습니다. 이 단순한 구조가 오늘날 자율주행, AI 번역, 이미지 생성 등 혁신적인 기술을 가능하게 한 원동력입니다.
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